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Enregistrement W4387236339 · doi:10.14740/jnr754

Functional Neurological Disorder: Historical Trends and Urgent Directions

2023· article· en· W4387236339 sur OpenAlexvenueno aff
Yadira Velazquez-Rodriquez, Brooke Fehily

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelMedicineMultidisciplinary approachEpidemiologyNeurologyProtocol (science)Intensive care medicinePsychiatryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to identify the gaps in understanding and management of functional neurological disorders (FNDs) that could be negatively impacting its incidence, prevalence, prognosis, and preventive tools. A narrative review was performed to synthetize evidence from multiple fields including genetic, epidemiological, functional neuroimaging and clinical studies, paying close attention to FND historical trends and recurring themes in nomenclature, classification, epidemiology, therapeutic tools, outcomes, prognosis, and pathophysiology. References included in this review were sourced from PubMed, covering January 1, 2000 to June 30, 2022, and from the references of relevant articles. Multiple problems associated with the current status of approach and management of FNDs were identified, including six major knowledge gaps. To overcome such shortfalls, we recommend the collaborative creation of a multi-network management algorithm that integrates all pathophysiological mechanisms involved in FND onset and perpetuation. It is hoped that an integrative model will facilitate the development of a biographically focused, biopsychosocial-spiritual management and preventive protocol, which incorporates key concepts and skills from the fields of neurology, psychiatry, psychology, and physiotherapy. Such comprehensive and concise protocol could be distributed through upskill programs across several medical specialties. Multidisciplinary collaboration is needed to fill current knowledge gaps, with multispecialty teams helping to overcome the deficits in outcomes and prognosis still affecting FND, one of the commonest and most expensive neurological disorders currently affecting humankind. J Neurol Res. 2023;13(1):12-32 doi: https://doi.org/10.14740/jnr754

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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